由外部存储系统的数据集创建,包括本地文件系统,还有Hadoop支持的数据集,如HDFS,HBase
https://www.cnblogs.com/itboys/p/9801489.html
3、与过程化编程相⽐,函数式编程⾥的函数计算可以随时调⽤,函数式编程中,函数是⼀等公民
Gatling是一款基于Scala 开发的高性能服务器性能测试工具,它主要用于对服务器进行负载等测试,并分析和测量服务器的各种性能指标。目前仅支持http协议,可以用来测试web应用程序和RESTful服务。
目录 前言 Shapeless简介 The Type Astronaut's Guide to Shapeless简介 总结 一、前言 在我的2016,感恩、乐观、努力一文中,说2017年要进行技术储备,开始写第一本书或者翻译第一本书,当时未免是夸下海口,但是很快机会就来了,在学scala基础的过程中碰到了shapeless框架,恰好其有一本英文官方指导,链接地址为The Type Astronaut's Guide to Shapeless,很薄的一本书,100多页,于是就想能不能将其翻译下
Apache Avro是hadoop中的一个子项目,也是一个数据序列化系统,其数据最终以二进制格式,采用行式存储的方式进行存储。
上面例子中,创建一个单例Demo,里面包含一个函数matchTest,并且参数类型是Any(scala中所有类的超类,表示任意类型), 注意看函数体 x = match{ case 1 => "one" } 这个就是scala中模式匹配的语法结构, 首先变量.match(选择器) 后面跟着一个花括号, 括号里面case指定的匹配项 , 而 => 右面指定的是表达式 , 在语句中 case _ 等同于java中swich语句的default ,如果匹配项都不符合要求,那么就返回一个默认值
本文从开发效率(易用性)、可扩展性、执行效率三个方面,介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践。 在上期《基于Spark的大规模机器学习在微博的应用》一文中我们提到,在机器学习流中,模型训练只是其中耗时最短的一环。如果把机器学习流比作烹饪,那么模型训练就是最后翻炒的过程;烹饪的大部分时间实际上都花在了食材、佐料的挑选,洗菜、择菜,食材再加工(切丁、切块、过油、预热)等步骤。在微博的机器学习流中,原始样本生成、数据处理、特征工程、训练样本生成、模型后期的测试、评估等步骤所需要投入的时间和精力
我无可救药地成为了Scala的超级粉丝。在我使用Scala开发项目以及编写框架后,它就仿佛凝聚成为一个巨大的黑洞,吸引力使我不得不飞向它,以至于开始背离Java。固然Java 8为Java阵营增添了一丝亮色,却是望眼欲穿,千呼万唤始出来。而Scala程序员,却早就在享受lambda、高阶函数、trait、隐式转换等带来的福利了。 Java像是一头史前巨兽,它在OO的方向上几乎走到了极致,硬将它拉入FP阵营,确乎有些强人所难了。而Scala则不,因为它的诞生就是OO与FP的混血儿——完美的基因融合。 “Obj
选自BAIR 机器之心经授权编译 参与:路雪、蒋思源 近日伯克利大学官方博客发文提出小批量 MH(Minibatch Metropolis-Hastings),即一种进行 MH 测试的新方法,该方法根据数据集规模将 MH 测试的成本从 O(N) 减少到 O(1),它不仅对全局统计量没有要求,同时还不需要使用末端限定。伯克利大学使用新型修正分布直接将有噪声的小批估计量转换为平滑的 MH 测试分布。 我们在过去几年中经历了一次大型数据洪流,它对人工智能的兴起起到了重要作用。下面列出部分大型数据集: ImageN
本文是我在中生代技术群分享的话题《创业一年经历的技术风雨》中的第三部分《研发团队总结的技术实践》。若要阅读第二部分《技术团队的管理》,请移步中生代技术群公众号。 与大多数团队相比,因为我们使用了小众的Scala,可以算得上是“捞偏门”了,所以总结的技术实践未必具有普适性,但对于同为Scala的友朋,或许值得借鉴一二。Scala社区发出的声音还是太小,有点孤独——“鹦其鸣也,求其友声”。 这些实践不是书本上的创作,而是在产品研发中逐渐演化而来,甚至一些实践会非常细节。不过,那个优秀的产品不是靠这些细节堆砌出来
Java 14 发布已经过去了三个月,Java 15 目前也已经到了“Rampdown Phase One ”阶段,其新特性均已敲定。由于 12-15 都是短期版本,无需考虑也不应该将其用于生产环境。但可以提前了解新特性,以免在下一个 LTS(Java17)正式发布时毫无心理准备。Java 12-15 引入了一系列改进,本文只讨论语言层面的新特性,它们看起来似曾相识——没错,这些特性让人感觉 Java 在沿 Kotlin/Scala 走过的路线前行。
RDD算子分类,大致可以分为两类,即: Transformation:转换算子,这类转换并不触发提交作业,完成作业中间过程处理。 Action:行动算子,这类算子会触发SparkContext提交Job作业。 一:Transformation:转换算子 1.map map是对RDD中的每个元素都执行一个指定的函数来产生一个新的RDD。任何原RDD中的元素在新RDD中都有且只有一个元素与之对应。 举例: scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3) scala> val
DataSet 和 RDD 类似, 但是DataSet没有使用 Java 序列化或者 Kryo序列化, 而是使用一种专门的编码器去序列化对象, 然后在网络上处理或者传输.
从年初开始进行此项工作,我和合作伙伴包亮付出了大量而艰辛的劳动。翻译中我们本着能够让所有人看明白、看懂的目的,反复修改高达五次。现基本翻译完毕,有出版意向,如果有意向欢迎联系,不甚感激!现在此文中展示其中的前言和第一章,欢迎各位博友对此翻译提出意见建议以及指导如何出版,在此谢过! 原名:The Type Astronaut's Guide to Shapeless 中文:类型编程晋级——shapeless类库使用指南 作者:Dave Gurnell(戴夫·格内尔) 翻译:魏守峰、包亮 前言 时间回到2011
我们需要一个效率非常快,且能够支持迭代计算和有效数据共享的模型,Spark 应运而生。RDD 是基于工作集的工作模式,更多的是面向工作流。 但是无论是 MR 还是 RDD 都应该具有类似位置感知、容错和负载均衡等特性。
我们在Apache Spark 1.3版本中引入了DataFrame功能, 使得Apache Spark更容易用. 受到R语言和Python中数据框架的启发, Spark中的DataFrames公开了一个类似当前数据科学家已经熟悉的单节点数据工具的API. 我们知道, 统计是日常数据科学的重要组成部分. 我们很高兴地宣布在即将到来的1.4版本中增加对统计和数学函数的支持.
开发人员一直非常喜欢Apache Spark,它提供简单但功能强大的API,这些特性的组合使得用最少的代码就可以进行复杂的分析。我们通过引入 DataFrames 和 Spark SQL 继续推动 Spark 的可用性和性能。这些是用于处理结构化数据(例如数据库表,JSON文件)的高级API,这些 API 可让 Spark 自动优化存储和计算。在这些 API 背后,Catalyst 优化器和 Tungsten 执行引擎用 Spark 面向对象(RDD)API无法实现的方式优化应用程序,例如以原始二进制形式对数据进行操作。
机器执行的每一个步都依赖于我们的指令。它们需要指导去哪里做什么,就像一个不了解周围环境而无法自己做决定的孩子。因此,开发人员会需要为机器编写指令。然而当我们谈论机器学习时,我们谈论的是让机器在没有任何外部指令的情况下学会自己做出决定。这个机器有一个成熟的头脑,可以依据实际情况选择最佳的行动方针。
本文介绍了基于Spark的SQL编程的常用概念和技术。首先介绍了Spark的基本概念和架构,然后详细讲解了Spark的数据类型和SQL函数,最后列举了一些Spark在实际应用中的例子。
DataFrame是一种不可变的分布式数据集,这种数据集被组织成指定的列,类似于关系数据库中的表。如果你了解过pandas中的DataFrame,千万不要把二者混为一谈,二者从工作方式到内存缓存都是不同的。
有个问题一直困扰着 Scala 社区,为什么一些 Java 开发者将 Scala 捧到了天上,认为它是来自上帝之吻的完美语言;而另外一些 Java 开发者却对它望而却步,认为它过于复杂而难以理解。同样是 Java 开发者,为何会出现两种截然不同的态度,我想这其中一定有误会。Scala 是一粒金子,但是被一些表面上看起来非常复杂的概念或语法包裹的太严实,以至于人们很难在短时间内搞清楚它的价值。与此同时,Java 也在不断地摸索前进,但是由于 Java 背负了沉重的历史包袱,所以每向前一步都显得异常艰难。本文主要面向 Java 开发人员,希望从解决 Java 中实际存在的问题出发,梳理最容易吸引 Java 开发者的一些 Scala 特性。希望可以帮助大家快速找到那些真正可以打动你的点。
TensorFlow训练好的模型以tensorflow原生方式保存成protobuf文件后可以用许多方式部署运行。
场景描述:这是一个Spark的面试题合集。是我自己作为面试者和作为面试官都会被问到或者问到别人的问题,这个总结里面有大量参考了网上和书上各位老师、大佬的一些原文答案,只是希望可以给出更好的回答,一般上我都会把原文链接贴上,如有侵权请联系删除!
Github地址:https://github.com/alibaba/fastjson
Twirl 是 Play 内置的模板引擎,负责数据层展示与用户行为收集。Twirl 被设计成一个独立的模块,可以脱离 Play 环境单独使用。Twirl 采用Scala作为底层模板语言,所以你无需学习额外的语法便可以轻松上手。
在 Reactive 越来越流行的今天,传统阻塞式的数据库驱动已经无法满足Reactive应用的需要了,为此我们将目光转向新诞生的数据库新星 MongoDB 。MongoDB 从诞生以来就争议不断,总结一下主要有以下几点:
本文介绍了 Scala 的强大精简语法,通过示例展示了如何利用 Scala 的特性进行高效的开发。主要包括以下内容:首先介绍了 Scala 的特点和优势,然后通过具体的代码示例演示了如何使用 Scala 进行高效的开发,包括使用隐式转换、集合操作、并发编程等。最后通过一个具体的实例,展示了如何使用 Scala 实现一个淘宝商品信息的提取和入库。
每年天猫双十一购物节,都会有一块巨大的实时作战大屏,展现当前的销售情况。这种炫酷的页面背后,其实有着非常强大的技术支撑,而这种场景其实就是实时报表分析。
https://haifengl.github.io/ https://github.com/haifengl/smile
昨天,看到一篇介绍 Scala 技巧的文章,作者的语言很风趣,从 val,字符串,集合,链式调用等多个角度来探讨这门语言的优雅之处,使得我们更容易接受它,并愿意花时间去深入了解它。
Spark 框架从最初的数据结构RDD、到SparkSQL中针对结构化数据封装的数据结构DataFrame, 最终使用Dataset数据集进行封装,发展流程如下。
前言 本文的写作的灵感主要是看了这个视频 : Tutorial: Typeclasses in Scala with Dan Rosen 加上查阅了相关的资料,觉得可以写一篇博客,再加上也很久没写博客了。本文的主要内容是根据参考资料 对typeclass的解释再加上自己的一点点理解,代码会借(cao)鉴(xi)资料中的例子(不过代码会稍作修改)。 正文 typeclass定义 首先简单看看维基上对于typeclass的定义:"In computer science, a type class is
目录 前言 若干坑 总结 一、前言 近期干了一件事情,将geotrellis程序移植到CDH中(关于CDH,可以参考安装ClouderaManager以及使用ClouderaManager安装分布式集群的若干细节),本以为这是件很简单的事情,没想到跟安装CDH一样却碰到了许多的坑,很多事情真的就是这样,我们不去亲自实践觉得都是简单的,当我们真正甩开膀子去干的时候却发现会遇到各种各样的问题,但是当我们将这些一个个解决的时候,你收获的将不仅是美好的结果,更是很多通过学习无法得到的东西,这应该就是古
0、前言 3月31日是 Spark 五周年纪念日,从第一个公开发布的版本开始,Spark走过了不平凡的5年:从刚开始的默默无闻,到13年的鹊起,14年的大爆发。Spark核心之上有分布式的机器学习,SQL,streaming和图计算库。 4月1日 spark 官方正式宣布 Spark 2.0 对Spark重构,更好支持手机等移动终端。Databricks创始人之一hashjoin透漏了相关的重构方法:利用Scala.js项目把Spark代码编译成JavaScript,然后利用Safari / Chrom
本文的写作的灵感主要是看了这个视频 : Tutorial: Typeclasses in Scala with Dan Rosen
Actions reduce(func) Aggregate the elements of the dataset using a function func (which takes two arguments and returns one). The function should be commutative and associative so that it can be computed correctly in parallel. 这个方法会传入两个参数,计算这两个参数返回一个结果。
本文介绍了 Apache Spark 的 RDD 程序设计指南,从 RDD 的基本概念、创建与操作、缓存与存储、性能优化等方面进行了详细阐述,并提供了丰富的实例和代码以帮助读者更好地理解和掌握 RDD 的使用方法。
各位小伙伴大家好,我是A哥。上篇文章 【Fastjson到了说再见的时候了】 A哥跟Fastjson说了拜拜,从本系列开始,我们将一起进入Jackson库的学习。当然喽说它是世界上最好的JSON库并非一家之言,是官网上它自己说的,我免责申明哈。
由于Scala本身属于JVM下的语言,因此它能够较好地与Java项目融合在一起。在Scala中调用Java库,基本上与在Java中调用Java库的方式是相同的(反过来则未必,必将Java没有Scala中独有的语法糖)。因此,在Scala中可以非常方便地调用Spring Cloud,使其支持Spring Cloud提供的微服务基础设施,例如Eureka、Feign以及Spring Boot等。 不过仍然有几点需要注意,这些方面包括: Maven依赖 Spring的语法 Json的序列化 Maven依赖 在Sc
默认Spark操作Hudi使用表类型为Copy On Write模式。Hudi与Spark整合时有很多参数配置,可以参照https://hudi.apache.org/docs/configurations.html配置项来查询,此外,整合时有几个需要注意的点,如下:
隐式类是在scala 2.10中引入的,隐式类指的是用implicit关键字修饰的类。在对应的作用域内,带有这个关键字的类的主构造函数可用于隐式转换。
Spark简介 Spark是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行,Spark,拥有Hadoop MapReduce所具有的优点;但不同于MapR
转载原文:http://www.yankay.com/go-clear-concurreny/ 多核处理器越来越普及。有没有一种简单的办法,能够让我们写的软件释放多核的威力?是有的。随着Golang, Erlang, Scala等为并发设计的程序语言的兴起,新的并发模式逐渐清晰。正如过程式编程和面向对象一样,一个好的编程模式有一个极其简洁的内核,还有在此之上丰富的外延。可以解决现实世界中各种各样的问题。本文以GO语言为例,解释其中内核、外延。 并发模式之内核 这种并发模式的内核只需要 协程 和 通道 就够了
微服务模式的利弊 微服务模式允许使用不同的开发语言,例如一些服务使用 Node.js,一些使用 Python,一些使用 Go,另一些使用 Java,Uber就是这样,并还有 Scala 使用微服务,可以让每个团队自己掌握他们的发布周期,自己对服务的在线负责 就是因为每个团队只负责自己的事情,所以在很多时候会降低整体速度,例如,java开发团队必须明确他们应该如何与某个系统沟通,而同样的事情还要在 Node.js 与 Go 的团队做一遍 再比如,在某个平台上经过奋战解决了某些bug,同样的,其他平台可能还需
多核处理器越来越普及。有没有一种简单的办法,能够让我们写的软件释放多核的威力?是有的。随着Golang, Erlang, Scala等为并发设计的程序语言的兴起,新的并发模式逐渐清晰。正如过程式编程和面向对象一样,一个好的编程模式有一个极其简洁的内核,还有在此之上丰富的外延。可以解决现实世界中各种各样的问题。本文以GO语言为例,解释其中内核、外延。 并发模式之内核 这种并发模式的内核只需要协程和通道就够了。协程负责执行代码,通道负责在协程之间传递事件。 不久前,并发编程是个非常困难的事。要想编写一个良好的并
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